Python数据分析班

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Python数据分析班

现在搞数据分析不懂Python基本会很尴尬，搞机器学习不会Python也比较尴尬，为完全kill掉这种令人尴尬的情况，特开本课程，带领大家学会用Python这把锋利无比的“瑞士军刀”游刃于数据分析、机器学习的大潮中，从而入门数据科学。

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且本课程有原理、有应用、有数据、有代码（ipython notebook的格式）、有案例、有作业，此乃七月在线应用类课程的标配。

《Python数据分析》大纲

第一课 Python入门 （王）

1.Python安装

2.常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装

3.常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装

4.IPython的安装与使用

5.Python2与Python3区别简介

案例：Python常用科学计算

第二课 数据准备与Numpy （应）

1.多维数组对象

2.元素级别处理函数

3.利用数组进行数据处理

4.文件输入输出

5.线性代数相关功能以及线性代数基础知识

6.随机数的生成

案例：通过实际代码演示NumPy的多维数组与线性代数矩阵操作，以及数据输入输出

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第三课 Python数据分析主力Pandas （应）

1.基本数据结构

2.基本功能：索引，选取，过滤，排序...

3.基本统计功能

4.缺失数据处理

5.层次化索引

案例：通过实际代码演示pandas处理及统计数据

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第四课 数据获取与处理 （寒）

1.工业界常见数据格式与形态

2.python对不同格式的数据读写

3.pandas数据处理复习

4.数据简易爬取与解析

5.正则表达式：快捷捕捉你想要的信息

案例：简易网页爬取与数据解析处理

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第五课 数据可视化Matplotlib （冯）

1.信息可视化和数据可视化的基本原理

2.常见可视化的方式

3.如何针对数据特点设计可视化方案

案例：一典型可视化方式的实现（提供课堂ipython代码实例）

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第六课 Python文本分析NLTK （加）

1.分词

2.词性标注

3.情感分析

4.词形还原

5.拼写检查

6.文本分类

案例：一个典型文本分类流程的实现

第七课 python 社交网络分析igraph（王）

1.社交网络分析指标介绍

2.pagerank算法

3.igraph中多种社区发现算法介绍

案例：如何构造一个图，节点、边操作，以及基础图算法使用和可视化案例

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第八课 Python机器学习scikit-learn（冯）

1.scikit-learn简介

2.机器学习的处理流程：以scikit-learn为例

3.scikit-learn的优化方法（并行化处理，cython的使用等）

案例：以手写数字识别和房价预估为例，如何利用sklearn进行机器学习的特征转化、建模、可视化，以及最后的模型评估

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第九课 数据科学完整案例：学会使用你的“瑞士军刀”（寒）

1.数据获取与解析：你爱的足球队

2.用“数据”的眼睛去看球：“一个人完成的央视数据统计”

3.球员数据统计与可视化：“到底谁是最好的球员？”

案例说明：从抓取数据、解析数据、分析数据，到可视化、建模完整走一遍，从实际案例中一举窥探数学科学完整工作流程

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第十课 Python分布式计算 （王）

1.Python多进程模块Multiprocessing

2.Python使用Hadoop分布式计算库mrjob

3.Python使用Spark分布式计算库PySpark

案例：分别使用MapReduce和Spark实现wordcount

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